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<title>服务调用链路追踪 | 一年春又来</title>
  




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          服务调用链路追踪
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        <h2 id="概述"><a href="#概述" class="headerlink" title="概述"></a>概述</h2><ul>
<li><p>服务调用链追踪是干什么的？</p>
</li>
<li><p>Sleuth 核心功能和体系结构？</p>
<p>调用链路数据模型 - Trace，Span，Annotation</p>
</li>
<li><p>链路追踪原理介绍</p>
</li>
<li><p>Zipkin 简介：搭建Zipkin服务端、Sleuth 集成 Zipkin</p>
</li>
<li><p>Sleuth 集成 ELK 实现日志搜索</p>
</li>
</ul>
<h2 id="链路追踪的基本功能"><a href="#链路追踪的基本功能" class="headerlink" title="链路追踪的基本功能"></a>链路追踪的基本功能</h2><ul>
<li>分布式环境下链路追踪</li>
<li>Timing 信息</li>
<li>定位链路</li>
<li>信息收集和展示</li>
</ul>
<h2 id="Sleuth"><a href="#Sleuth" class="headerlink" title="Sleuth"></a>Sleuth</h2><h3 id="Sleuth-的功能"><a href="#Sleuth-的功能" class="headerlink" title="Sleuth 的功能"></a>Sleuth 的功能</h3><p>Sleuth 的最核心功能就是提供链路追踪，在一个用户请求发起到结束的整个过程中，这个Request经过的所有服务都会被梳理出来：</p>
<p><img src="https://gitee.com/littlefxc/oss/raw/master/images/1315495-20210124092812074-1348764625.png"></p>
<p>上图是一个由用户 X 请求发起的，穿过多个服务的分布式系统，A、B、C、D、E 表示不同的子系统或处理过程。在这个图中， A 是前端，B、C 是中间层、D、E 是 C 的后端。这些子系统通过 rpc 协议连接，例如 gRPC。</p>
<p>一个简单实用的分布式链路追踪系统的实现，就是对服务器上每一次请求以及响应收集跟踪标识符(message identifiers)和时间戳(timestamped events)。</p>
<p>分布式服务的跟踪系统需要记录在一次特定的请求后系统中完成的所有工作的信息。用户请求可以是并行的，同一时间可能有大量的动作要处理，一个请求也会经过系统中的多个服务，系统中时时刻刻都在产生各种跟踪信息，必须将一个请求在不同服务中产生的追踪信息关联起来。</p>
<p>借助 Sleuth 的链路追踪能力，我们还可以完成一些其他的任务，比如说：</p>
<ol>
<li><strong>线上故障定位</strong>：结合Tracking ID寻找上下游链路中所有的日志信息（这一步还需要借助一些其他开源组件，后面会有这部分的Demo）</li>
<li><strong>依赖分析梳理</strong>：梳理上下游依赖关系，理清整个系统中所有微服务之间的依赖关系</li>
<li><strong>链路优化</strong>：比如说目前我们有三种途径可以导流到下单接口，通过对链路调用情况的统计分析，我们可以识别出转化率最高的业务场景，从而为以后的产品设计提供指导意见。</li>
<li><strong>性能分析</strong>：梳理各个环节的时间消耗，找到性能瓶颈，为性能优化、软硬件资源调配指明方向</li>
</ol>
<h3 id="Sleuth-的设计理念"><a href="#Sleuth-的设计理念" class="headerlink" title="Sleuth 的设计理念"></a>Sleuth 的设计理念</h3><p><img src="https://gitee.com/littlefxc/oss/raw/master/images/5e13fe4a0933db6c28121464.png"></p>
<p>从上图我们可以看出，Sleuth 采用底层 Log 系统的方式实现业务埋点。</p>
<h3 id="哪些数据需要埋点？"><a href="#哪些数据需要埋点？" class="headerlink" title="哪些数据需要埋点？"></a><strong>哪些数据需要埋点？</strong></h3><p>每一个微服务都有自己的Log组件（slf4j，lockback等各不相同），当我们集成了Sleuth之后，它便会将链路信息传递给底层Log组件，同时Log组件会在每行Log的头部输出这些数据，这个埋点动作主要会记录两个关键信息：</p>
<ul>
<li><strong>链路ID</strong>： 当前调用链的唯一ID，在这次调用请求开始到结束的过程中，所有经过的节点都拥有一个相同的链路ID</li>
<li><strong>单元ID</strong>： 在一次链路调用中会访问不同服务器节点上的服务，每一次服务调用都相当于一个独立单元，也就是说会有一个独立的单元ID。同时每一个独立单元都要知道调用请求来自哪里（就是对当前服务发起直接调用的那一方的单元ID，我们记为Parent ID）</li>
</ul>
<p>比如这里服务A是起始节点，所以它的Event ID（单元ID）和Trace ID（链路ID）相同，而服务B的前置节点就是A节点，所以B的Parent Event就指向A的Event ID。而C在B的下游，所以C的Parent就指向B。A、B和C三个服务都有同一个链路ID，但是各自有不同的单元ID。</p>
<h3 id="数据埋点之前要解决的问题"><a href="#数据埋点之前要解决的问题" class="headerlink" title="数据埋点之前要解决的问题"></a>数据埋点之前要解决的问题</h3><p>看起来创建埋点数据是件很容易的事儿，但是想让这套方案在微服务集群环境下生效，我们还需要先解决两个核心问题：</p>
<ul>
<li><strong>Log系统集成</strong>：如何让埋点信息加入到业务Log中？</li>
<li><strong>埋点信息的传递：</strong>我们知道SpringCloud中的调用都是通过HTTP请求来传递的，那么上游调用方是如何将链路ID等信息传入到下游的呢？</li>
</ul>
<h3 id="Log-系统集成"><a href="#Log-系统集成" class="headerlink" title="Log 系统集成"></a>Log 系统集成</h3><p>我们需要把链路追踪信息加入到业务Log中，这些业务Log是我们研发人员写在具体服务里的，而不是Sleuth单独打印的log，因此Sleuth需要找到一个合适的切入点，让底层Log组件可以获取链路信息，并且我们的业务代码还不需要做任何改动。</p>
<p>如果有对Log框架做过深度定制的同学可能一下就能想到实现方式，就是使用MDC + Format Pattern的方式输出信息，我们先来看一下Log组件打印信息到文件的过程：</p>
<p><img src="https://gitee.com/littlefxc/oss/raw/master/images/5e13fe560945406628781494.png"></p>
<p>当我们使用<code>log.info()</code>打印日志的时候，Log组件会将“写入”动作封装成一个<code>LogEvent</code>事件，而这个事件的具体表现形式由 Log Format 和 MDC 共同控制，Format决定了Log的输出格式，而MDC决定了输出什么内容。</p>
<h3 id="Log-Format-Pattern"><a href="#Log-Format-Pattern" class="headerlink" title="Log Format Pattern"></a>Log Format Pattern</h3><p>Log组件定义了日志输出格式，这和我们平时使用“String.format”的方式差不多，集成了Sleuth后的Log输出格式是下面这个样子：</p>
<figure class="highlight java"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line"><span class="string">&quot;%5p [sleuth-traceA,%X&#123;X-B3-TraceId:-&#125;,%X&#123;X-B3-SpanId:-&#125;,%X&#123;X-Span-Export:-&#125;]&quot;</span></span><br></pre></td></tr></table></figure>

<p>我们可以发现上面有几个<code>X</code>开头的占位符，这就是我们需要写入Log的链路追踪信息了。至于这几个符号分别对应链路信息的哪部分，下文会详细介绍。</p>
<h3 id="MDC"><a href="#MDC" class="headerlink" title="MDC"></a>MDC</h3><p>MDC是通过<code>InheritableThreadLocal</code>来实现的，它可以携带当前线程的上下文信息。它的底层是一个Map结构，存储了一系列Key-Value的值。Sleuth就是借助Spring的AOP机制，在方法调用的时候配置了切面，将链路追踪数据加入到了MDC中，这样在打印Log的时候，就能从MDC中获取这些值，填入到Log Format中的占位符里。</p>
<p>由于MDC基于InheritableThreadLocal而不是ThreadLocal实现，因此假如在当前线程中又开启了新的子线程，那么子线程依然会保留父线程的上下文信息。</p>
<p>源代码可以参考logback组件中<code>LogEvent</code>类的<code>prepareForDeferredProcessing</code>方法，了解MDC和Log Format是如何工作的。建议在打印log的地方打一个断点，本地启动项目后发起一次调用，然后一路跟进去一看便知。</p>
<h3 id="调用链路数据模型-Trace，Span，Annotation"><a href="#调用链路数据模型-Trace，Span，Annotation" class="headerlink" title="调用链路数据模型 Trace，Span，Annotation"></a>调用链路数据模型 Trace，Span，Annotation</h3><ul>
<li><strong>Trace</strong>：它就是从头到尾贯穿整个调用链的ID，我们叫它 Trace ID，不管调用链路中途访问了多少个服务节点，在每个节点的 log 中都会打印同一个 Trace ID。</li>
<li><strong>Span</strong>：它标识了 Sleuth 下面一个基本工作单元，每个单元都有一个独一无二的ID。比如服务A发起对服务B的调用，这个事件就可以看作一个独立单元，它生成了一个独立的ID。</li>
</ul>
<p>Span 不单单只是一个ID，它还包含一些其他信息，比如事件戳，它标识了一个事件从开始到结束的时间，我们可以用这个信息来统计接口的执行时间。每个 Span 还有一系列特殊的“标记”，也就是接下来要介绍的 “Annotation”，它标识了这个 Span 在执行过程中发起的一些特殊事件。</p>
<h2 id="Zipkin"><a href="#Zipkin" class="headerlink" title="Zipkin"></a>Zipkin</h2>
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  window.addEventListener('tabs:register', () => {
    let { activeClass } = CONFIG.comments;
    if (CONFIG.comments.storage) {
      activeClass = localStorage.getItem('comments_active') || activeClass;
    }
    if (activeClass) {
      const activeTab = document.querySelector(`a[href="#comment-${activeClass}"]`);
      if (activeTab) {
        activeTab.click();
      }
    }
  });
  if (CONFIG.comments.storage) {
    window.addEventListener('tabs:click', event => {
      if (!event.target.matches('.tabs-comment .tab-content .tab-pane')) return;
      const commentClass = event.target.classList[1];
      localStorage.setItem('comments_active', commentClass);
    });
  }
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  <span itemprop="copyrightYear">2022</span>
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